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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于数据融合的深部地下工程四维支护结构损伤辨识方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211012797.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于数据融合的深部地下工程四维支护结构损伤辨识方法是由芦楠楠;刘盛东;马占国;赵全;章俊;刘书奎;龚鹏设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据融合的深部地下工程四维支护结构损伤辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据融合的深部地下工程四维支护结构损伤辨识方法，用于深部地下工程四维支护健康监测，其重点考虑四维支护结构的时域、频域、动态频域等不同模态间的隐含关系，利用大量震、电、磁多场监测数据所提出的深度融合模型，并采用该模型对四维支护结构损伤程度进行辨识，对四维支护结构出现的早期破裂进行预警。本发明首先设计了单模态特征提取网络，分别提取时域、频域、动态频域的时空特征。此外，本发明还设计了张量融合模块，生成更加丰富的融合特征，并通过张量分解简化分类过程，加速推理。通过时域增强模块，对轻微破裂和严重破裂两种类别进行增强，提高识别效果。

本发明授权基于数据融合的深部地下工程四维支护结构损伤辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的深部地下工程四维支护结构损伤辨识方法，用于深部地下工程四维支护结构的损伤辨识，其特征在于：包括以下步骤： S1、将采集的电信号转换为图像的形式，并经过预处理产生时域数据、频域数据和动态频域数据；针对不同模态的输入，利用单模态特征提取网络，提取各个模态的时空特征； S2、设计张量融合模块，采用基于张量的数据融合方法融合频域和动态频域的单模态特征，并在其基础上采用张量分解的方法简化分类过程，降低分类过程中的参数量； S3、设计时域增强模块，补充多模态数据融合过程中丢失的单模态特征，对张量融合模块识别较差的类别进行增强； 在步骤S2中，采用张量外积的方法对频域和动态频域的特征进行融合，融合特征公式如下： 其中，T∈RF×F表示生成的融合特征，Xf，Xd∈RF分别表示待融合的频域特征和动态频域特征，F表示特征的数量； 对融合特征T进行分类，需要一个权重为W的全连接层，其中，W∈RF×F×h，h代表识别的类别数，最终的分类输出用Z∈Rh表示，则 Zk＝Wk·T+b； 其中，符号.代表内积运算，Wk∈RF×F，1≤k≤h，是权重最后一个维度的切片，Zk是输出的一个单元，此时，分类过程权重的参数量随模态的数量呈指数型增长； 进一步地，对权重Wk和Zk进行CP分解，即 其中，R代表对Wk进行CP分解的秩，表示CP分解的秩-1张量； 代入分类公式，并化简，得到简化的分类过程： 由于对于一维特征，全连接层的分类公式为0＝W′I+b，权重与输入之间为矩阵乘法，0为输出，在不考虑偏置b的情况下，对于输出的某一元素0k，1≤k≤h，其计算方式如下： 由于和与全连接层的分类具有相同的形式，故将其看作对单模态特征Xf和Xd的分类过程，定义L·表示全连接层的运算，则分类过程可简化为： 其中，符号*表示张量的元素积运算，此时，分类过程权重的参数量与模态数量之间呈线性关系，简化了运算，同时，较少的参数减少了模型过拟合的风险。

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